本文采用一个模拟数据集进行神经网络的训练，相关知识点包括数据预处理、BN层、神经网络模型、梯度反向传播、梯度检查、监测训练过程、超参数随机搜索等，使读者掌握一个完整的机器学习流程。
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2023-05-22 23:47:50
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如何用9行Python代码编写一个简易神经网络学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由
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2023-08-24 16:38:46
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下面介绍一个简单神经网络对MNIST数据集的分类问题，其代码实现主要分为5个步骤：神经网络示例步骤：加载数据集：首先加载MNIST数据集，也就是需要输入到神经网络模型中的输入数据。把数据分为训练集和测试集，在训练数据上进行学习，在测试数据上进行测试。准备数据：将数据进行预处理，使其变换为神经网络要求的形状，并缩放到所有值都在0~1之间，这样才能让神经网络更好训练数据。这里使用to_categori
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2023-06-20 20:09:21
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《卷积神经网络的Python实现》笔记2卷积神经网络CNN卷积层卷积运算卷积层的初实现包含步长的卷积层实现批量数据的卷积层矩阵乘法的代码实现池化层全连接层 卷积神经网络CNN下文将实现卷积层，池化层，全连接层的代码。对于卷积层代码将多次重复实现，主要区别在代码优化上。卷积层卷积运算import numpy as np
h = 32 #输入数据的高度
w = 48 #输入数据的宽度
input_
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2023-06-16 19:48:20
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。 神经
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2023-08-21 15:07:52
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。神经网络由一层层神经元组
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2023-07-27 19:05:39
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构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeNet-5是多年前Yann LeCu
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2023-09-13 18:42:27
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基于Paddle Paddle学习波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍
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2023-08-02 19:42:16
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一、搭建基本模块—神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。下面是两个输入的神经元。 &n
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2023-10-13 13:31:12
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前言沉寂了这么久，原本说发布一个go语言无框架建站教程，结果发现由于这一年没怎么看go语言，go的工程模式貌似有了新的变化，再加上联系了导师，导师让我学习神经网络的知识，所以索性先把go语言建站的日程推后，先行学习神经网络再说。一如既往，我的目标仍然是让你看了之后就能和别人讲。今天，就先看看神经网络的基本概念，对它有一个初步的了解吧。（前几篇可能是理论知识多一点，后面再实操）什么是神经网络？这里不
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2023-11-13 18:20:09
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keras构造神经网络，非常之方便！以后就它了。本文给出了三个例子，都是普通的神经网络例一、离散输出，单标签、多分类例二、图像识别，单标签、多分类。没有用到卷积神经网络（CNN）例三、时序预测，单标签、多分类。（LSTM）说明keras对于神经网络给出的流程图，非常容易理解。 【重点】训练神经网络围绕以下对象: 1. 层，用于合并成网络(或模型) 2. 输入数据和
摘要：随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据重要研究领域。图神经网络是对相邻节点间信息的传播和聚合的重要技术，可以有效地将深度学习的理念应用于非欧几里德空间的数据上。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史，分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术，重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述
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2023-08-10 16:35:31
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newff函数<1>newff函数语法 newff函数参数列表有很多的可选参数，具体可以参考Matlab的帮助文档，这里介绍newff函数的一种简单的形式。语法：net = newff ( A, B, {C} ,‘trainFun’)参数：A：一个n×2的矩阵，第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值；B：一个k维行向量，其元素为网络中各层节点数；C：一个k维字符串行向量，每一分量为对
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2023-07-04 15:45:28
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Invented by John Hopfield at Princeton University in 1980’s. John Hopfield, “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities,” PNAS, USA, vol. 79, 1982. “As far a
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2024-02-29 14:05:43
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Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network 是反馈神经网络，简称为 RNN 。与最基础的前向传播神经网络不同的是，RNN 是一个有记忆的神经网络，他把上一次的输出存了起来作为下一次的输入参数的一部分影响下一次的输出结果。为什么要这么做呢？让我们来看一个例子。RNN 的背景 假设有这样一个应用场景，我希望输入一段话给我的语音助手，例如 “I
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2023-11-25 12:25:39
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加粗样式MATLAB 简单神经网络案例学习目标:从学习第一个最简单的神经网络案例开启神经网络学习之路。 本神经网络为感知器网络，常用于点的分类。clear all;
close all; %第一步、第二部为清空环境变量
P=[0 0 1 1;0 1 0 1];%输入向量
T=[0 1 1 1]; %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim
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2023-10-30 23:58:18
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DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech EnhancementDCCRN：用于相位感知的语音增强的深度复数卷积递归网络摘要随着深度学习的成功语音增强在可理解性和可感知质量方面都有了提升。传统上，在时频(TF)上的方法主要是通过简单的卷积神经网络(CNN)或循环神经网(RNN)预测时频的遮罩矩阵
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2024-02-19 12:40:40
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想要了解智能音箱背后的基础技术框架，其实，既是是应用类应用工程师，也需要对神经网络，以及深度学习模型，有一些基本的认识，个人认为这样会更加方便产品设计，以及相应的方案评估，因此，我们或许要大致了解感知机，Sigmoid函数的相关概念。 人类的视觉系统，是世界上最有趣的奇迹之一，当有人给了我们一张手写卡片，大家可以很轻易地认出上面的字迹，这种轻易性让我们觉得机器想要做到这一点也是很容
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2024-01-14 19:26:10
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目录 1. 神经网络受欢迎的原因2. 人工神经网络定义3. 人工神经网络的学习能力4. 人工神经网络的基本原理5. 神经网络的研究进展6. 神经网络的典型结构6.1 单层感知器网络6.2 前馈型网络6.3 前馈内层互联网络6.4 反馈型网络6.5 全互联网络7. 神经网络的学习算法7.1 学习方法7.2 学习规则8. 霍普菲尔德(Hopfield )神经网络8.1 来
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2023-11-13 17:26:37
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引言这段时间花了不少精力在了解人工神经网络（ANN），对其设计思想和基本算法有了一定的了解，把相关知识整理如下，一方面梳理思路，增强理解，另一方面也希望对想了解ANN的人有点帮助。1 时代大背景首先，我们了解以下人工神经网络的发展历史。1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型；
1957年，
